人認識・物体認識AI開発キットは、Nvidia製Jetson nanoを使用して、基礎(画像分類、物体認識による色分け、ポーズのリアルタイム分析、MNISTモデル、Yoloモデルなど)から社会的距離のAI分析の応用まで提供します。初心者から上級者まで利用可能で、特に各種プログラム(TensorRT,Opencv,Openpose,Pytorch等)は事前にインストールしており、難しいインストール作業を省略し、すぐに学習・開発が可能です。新型肺炎対策としても活用できます。
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1.目的
AI技術の中でも一番応用範囲が広い画像認識(人認識・物体認識)の開発キットをGPU搭載Edgeデバイスで提供します。自動運転、ロボット、医療分野における画像解析、インフラ保守など様々な分野に活用可能です。特にGPU(グラフィック)機能を搭載した小型、省電力のEdgeデバイスは、先駆モデルとして、今後拡大が見込めます。この機会に是非、人認識・画像認識のスキルを習得し、ビジネスに活用ください。新型肺炎対策としても活用ください。
2.概要
人認識・物体認識AI開発キットは、Nvidia製Jetson nanoを使用して、基礎(画像分類、物体認識による色分け、ポーズのリアルタイム分析、MNISTモデル、Yoloモデルなど)から社会的距離のAI分析の応用まで提供します。初心者から上級者まで利用可能で、特に各種プログラム(TensorRT,Opencv,Openpose,Pytorch等)は事前にインストールしており、難しいインストール作業を省略し、すぐに学習・開発が可能です。
Jetson nanoとは?
Jetsonは、Nvidiaが提供する、GPUを搭載し、高速化された並列処理用のビジュアルコンピューティングプラットフォームで画像認識、機械学習や自動運転等を想定した組込み用として開発された。CUDAに対応し、Edgeコンピューティング代表格である 。
また、NVIDIA Jetson Nano は、Jetsonの中でも最小のモデルで、小型で低コスト、かつ低消費電力で、AI デバイス開発を可能にします。エントリレベルのネットワーク ビデオ レコーダー (NVR)、ホーム ロボット、分析機能をフルに搭載したインテリジェント ゲートウェイなど、組み込み IoT アプリケーションの新しい世界を開きます
3.商品
(1)Jetson nano開発キット本体
・Jetson nano
・ケース(透明、FAN付き)
・microSD 64GB
・マニュアル、プログラム(python)
・USB電源ケーブル、HDMIケーブルは付属されてません。
4.特徴
(1)基礎から応用まで多様な事例を提供
基礎(画像分類、物体認識による色分け、ポーズのリアルタイム分析、MNISTモデル、Yoloモデルなど)から社会的距離のAI分析の応用までの事例を提供します
(2)多様なプログラムを提供
GPU上で動作する機械学習の基礎となるTensorRT,Tensorflow、Pytorchから画像処理のOpencv,ポーズ用Openposeなど多様なプログラムを提供します。複雑で、難しいインストール作業から解放され、すぐに開発が可能です。
(3)汎用のプログラムで利用、自社への適用も簡単
汎用のUbuntuのOSを使用し、全て、Python及びC++のプログラム言語により提供します。カスタマイズも簡単で、自社への適用も可能です
(4)初心者でも安心サポート
安心なマニュアルと14日間の無料サポートを行います。
5.提供するプログラム
(1)Hello AI world ・画像分類
・物体認識(写真、ライブカメラ)
・物体認識色分け(写真、ライブカメラ)
・転移学習(Pytorch)
・再学習(TensorRT)
(2)機械学習事例
MNIST(Tensorflow)
(3)ポーズ分析(trt_pose, tf-pose-estimation, openpose)
(4)Yolo(Darknet):写真、動画 物体認識
(5)新型コロナ対策関連(リアルタイム動画は、動作が遅い場合があります。高機能のグラフィック版もあります。)
・社会的距離 事例1(ビデオ)
・社会的距離 事例2(ビデオ、webカメラ、Liveカメラ)
6.お勧めの方
・GPUを用いた人認識・物体認識用AI開発をはじめて実施する方、今後、実施を考えている方。
・TensorRT,Opencv,Openpose,Pytorch等のブログラム開発を行いたい方
・自動運転、ロボット、医療分野における画像解析、インフラ保守などで利用したい方
・新型肺炎対策として、社会的距離のAI分析を行いたい方
7.利用するために必要なスキル
・Linux,Python、CPPの基礎的な知識(Pythonは、弊社別売りのAIプログラム学習キットで習得できます。)